t, p = stats.ttest_ind(workingday, non_workingday, equal_var=False)怎么判断是否有显著影响

在进行假设检验时，我们通常会将显著性水平设定为0.05或0.01，表示我们愿意将犯错的概率控制在5%或1%以内。在这个例子中，我们可以将显著性水平设定为0.05，即我们的判断标准为p值是否小于0.05。

如果p值小于0.05，我们可以拒绝原假设，即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。这意味着我们有足够的证据来支持工作日和非工作日对租车数量有显著影响的备择假设。如果p值大于或等于0.05，我们不能拒绝原假设，即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。

因此，我们可以在代码中添加以下语句来判断是否有显著影响：

if p < 0.05:
    print("工作日和非工作日对租车数量有显著影响")
else:
    print("工作日和非工作日对租车数量没有显著影响")

请注意，这里的判断标准是基于我们自己设定的显著性水平，不同的研究和实验可能需要不同的显著性水平和判断标准。